Hy-MT2 7B
Dieses Modell ist aus seiner Modellkarte automatisch übernommen und von uns noch nicht gegengelesen; Größen, Kontext und Lizenz sind gemessen, die Einordnung nicht.
Hy-MT2 7B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 6,3 GB Speicher und läuft auf 614 von 678 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Lenovo ThinkPad P1 16 Zoll (2025), RTX PRO 1000 Blackwell Laptop GPU, 32 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 8 GB.
Berechnet für 4.096 Token Kontext (Anwendungsfall „Ausprobieren, Neugier“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
Hy-MT2 7B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 8,6 GB Speicher und läuft auf 454 von 678 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix G18 (2025), GeForce RTX 5070 Ti Laptop GPU, 16 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 12 GB.
Berechnet für 16.384 Token Kontext (Anwendungsfall „Programmieren“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
Hy-MT2 7B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 7,1 GB Speicher und läuft auf 582 von 678 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Lenovo ThinkPad P1 16 Zoll (2025), RTX PRO 1000 Blackwell Laptop GPU, 32 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 8 GB.
Berechnet für 8.192 Token Kontext (Anwendungsfall „Texte schreiben, übersetzen“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
Hy-MT2 7B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 11,7 GB Speicher und läuft auf 343 von 678 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix G16 (2025), GeForce RTX 5080 Laptop GPU, 16 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 16 GB.
Berechnet für 32.768 Token Kontext (Anwendungsfall „Dokumente auswerten“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
Hy-MT2 7B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 11,7 GB Speicher und läuft auf 343 von 678 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: ASUS ROG Strix G16 (2025), GeForce RTX 5080 Laptop GPU, 16 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 16 GB.
Berechnet für 32.768 Token Kontext (Anwendungsfall „Kundendaten, interne Unterlagen“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
- Anbieter
- tencent
- Parameter
- 7,5 Mrd.
- Längster Kontext
- 262.144 Token
- Lizenz
- Apache 2.0
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 4.096 Token, für die die Zahlen hier gelten.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 16.384 Token, für die die Zahlen hier gelten.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 8.192 Token, für die die Zahlen hier gelten.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 32.768 Token, für die die Zahlen hier gelten.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 32.768 Token, für die die Zahlen hier gelten.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server Geräte, auf denen es flüssig läuft
Die Tempowerte sind berechnet, nicht auf dem Gerät gemessen, und an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen. Ausgenommen sind die mit * markierten Werte: sie sind nicht abgeglichen und deshalb unsicher.
und 604 weitere
und 444 weitere
und 572 weitere
und 333 weitere
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Grafikkarten, in die es ganz passt
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti, 8 GB | Läuft gut | 80 bis 98 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A750, 8 GB | Läuft gut | 54 bis 101 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A580, 8 GB | Läuft gut | 54 bis 101 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER, 8 GB | Läuft gut | 67 bis 81 Token/s * | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 5700, 8 GB | Läuft gut | 48 bis 89 Token/s * | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 5700 XT, 8 GB | Läuft gut | 48 bis 89 Token/s * | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 61 bis 74 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060, 8 GB | Läuft gut | 61 bis 74 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2070 SUPER, 8 GB | Läuft gut | 61 bis 74 Token/s * | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3070, 8 GB | Läuft gut | 61 bis 74 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
und 86 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 10 GB | Läuft gut | 82 bis 100 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| Intel Arc B570, 10 GB | Läuft gut | 34 bis 62 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6700, 10 GB | Läuft gut | 29 bis 52 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti, 11 GB | Läuft gut | 67 bis 82 Token/s * | 11 GB davon 10,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti, 12 GB | Läuft gut | 96 bis 118 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 12 GB | Läuft gut | 96 bis 118 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5070, 12 GB | Läuft gut | 73 bis 89 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti, 12 GB | Läuft gut | 56 bis 68 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070, 12 GB | Läuft gut | 56 bis 68 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 SUPER, 12 GB | Läuft gut | 56 bis 68 Token/s | 12 GB davon 11,2 GB nutzbar |
und 55 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti, 8 GB | Läuft gut | 75 bis 92 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A750, 8 GB | Läuft gut | 51 bis 94 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A580, 8 GB | Läuft gut | 51 bis 94 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER, 8 GB | Läuft gut | 62 bis 76 Token/s * | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 5700, 8 GB | Läuft gut | 45 bis 83 Token/s * | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 5700 XT, 8 GB | Läuft gut | 45 bis 83 Token/s * | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 56 bis 69 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060, 8 GB | Läuft gut | 56 bis 69 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 2070 SUPER, 8 GB | Läuft gut | 56 bis 69 Token/s * | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3070, 8 GB | Läuft gut | 56 bis 69 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
und 86 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| AMD Radeon VII, 16 GB | Läuft gut | 69 bis 127 Token/s * | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5080, 16 GB | Läuft gut | 82 bis 101 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti, 16 GB | Läuft gut | 77 bis 95 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER, 16 GB | Läuft gut | 64 bis 79 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4080, 16 GB | Läuft gut | 63 bis 77 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER, 16 GB | Läuft gut | 59 bis 72 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9070, 16 GB | Läuft gut | 45 bis 84 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9070 XT, 16 GB | Läuft gut | 45 bis 84 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7800 XT, 16 GB | Läuft gut | 44 bis 81 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6950 XT, 16 GB | Läuft gut | 41 bis 75 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
und 38 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| AMD Radeon VII, 16 GB | Läuft gut | 69 bis 127 Token/s * | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5080, 16 GB | Läuft gut | 82 bis 101 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti, 16 GB | Läuft gut | 77 bis 95 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER, 16 GB | Läuft gut | 64 bis 79 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4080, 16 GB | Läuft gut | 63 bis 77 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER, 16 GB | Läuft gut | 59 bis 72 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9070, 16 GB | Läuft gut | 45 bis 84 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9070 XT, 16 GB | Läuft gut | 45 bis 84 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 7800 XT, 16 GB | Läuft gut | 44 bis 81 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6950 XT, 16 GB | Läuft gut | 41 bis 75 Token/s | 16 GB davon 15,2 GB nutzbar |
und 38 weitere
Varianten
Der Bedarf gilt für 4.096 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 4096“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 4,6 GB | 6,3 GB | ollama run hf.co/tencent/Hy-MT2-7B-GGUF:Q4_K_M |
| Q6_K | 6,2 GB | 7,9 GB | ollama run hf.co/tencent/Hy-MT2-7B-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 8,0 GB | 9,7 GB | ollama run hf.co/tencent/Hy-MT2-7B-GGUF:Q8_0 |
Varianten
Der Bedarf gilt für 16.384 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 16384“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 4,6 GB | 8,6 GB | ollama run hf.co/tencent/Hy-MT2-7B-GGUF:Q4_K_M |
| Q6_K | 6,2 GB | 10,2 GB | ollama run hf.co/tencent/Hy-MT2-7B-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 8,0 GB | 12,0 GB | ollama run hf.co/tencent/Hy-MT2-7B-GGUF:Q8_0 |
Varianten
Der Bedarf gilt für 8.192 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 8192“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 4,6 GB | 7,1 GB | ollama run hf.co/tencent/Hy-MT2-7B-GGUF:Q4_K_M |
| Q6_K | 6,2 GB | 8,6 GB | ollama run hf.co/tencent/Hy-MT2-7B-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 8,0 GB | 10,5 GB | ollama run hf.co/tencent/Hy-MT2-7B-GGUF:Q8_0 |
Varianten
Der Bedarf gilt für 32.768 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 32768“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 4,6 GB | 11,7 GB | ollama run hf.co/tencent/Hy-MT2-7B-GGUF:Q4_K_M |
| Q6_K | 6,2 GB | 13,2 GB | ollama run hf.co/tencent/Hy-MT2-7B-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 8,0 GB | 15,1 GB | ollama run hf.co/tencent/Hy-MT2-7B-GGUF:Q8_0 |
Varianten
Der Bedarf gilt für 32.768 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 32768“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 4,6 GB | 11,7 GB | ollama run hf.co/tencent/Hy-MT2-7B-GGUF:Q4_K_M |
| Q6_K | 6,2 GB | 13,2 GB | ollama run hf.co/tencent/Hy-MT2-7B-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 8,0 GB | 15,1 GB | ollama run hf.co/tencent/Hy-MT2-7B-GGUF:Q8_0 |
Quelle: https://huggingface.co/tencent/Hy-MT2-7B-GGUF
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